hashmapjava源码
散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题 通常是两种方法 链表法和开放地址法 链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位 开放地址法是通过一个探测算法 当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位 java util HashMap采用的链表法的方式 链表是单向链表 因此在删除过程中要自己维持prev节点 我想不采用双向链表是从节省空间考虑 一个典型的查找过程
for(Entry<K V>e=table[indexFor(hash table length)];e!=null;e=e next){Objectk;if(e hash==hash&&((k=e key)==key||(key!=null&&key equals(k))))returne;}
HashMap采用链表法而不是开放地址法 猜想可能的原因是从实用角度出发 对空间和时间效率做出的折中选择 采用开放地址法 无论是线性探测或者二次探测都可能造成群集现象 而双重散列会要求散列表的装填程度比较低的情况下会有比较好的查找效率 容易造成空间的浪费
什么是负载因子？负载因子a定义为
a=散列表的实际元素数目（n）/ 散列表的容量（m）
负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度 负载因子越大表示散列表的装填程度越高 反之愈小 对于使用链表法的散列表来说 查找一个元素的平均次数是 （ +a）次 因此如果负载因子越大 对空间的利用更充分 然而后果是查找效率的降低 如果负载因子太小 那么散列表的数据将过于稀疏 对空间造成严重浪费
回到HashMap的实现 HashMap中的loadFactor其实定义的就是该map对象允许的最大的负载因子 如果超过这个系数将重新resize 这个是通过threshold字段来判断 看threshold的计算
threshold=(int)(capacity*loadFactor);
结合上面的负载因子的定义公式可知 threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目 超过这个数目就重新resize 以降低实际的负载因子 默认的的负载因子 是对空间和时间效率的一个平衡选择 注意到的一点是resize的规模是现有 capacity的两倍
if(size++>=threshold)resize( *table length);
可能你也注意到了 java util HashMap对key的hash值多做了一步处理 而不是直接使用hashCode
staticinthash(inth){h^=(h>>> )^(h>>> );returnh^(h>>> )^(h>>> );}
这个处理的原因在于HashMap的容量总是采用 的p次幂 而取index（槽位）的方法是
staticintindexFor(inth intlength){returnh&(length );}
这一运算等价于对length取模 也就是
h % ^p
返回的将是h的p个最低位组成的数字 我们假设hash输入是符合简单一致散列 然而这一假设并不能推论出hash的p个最低位也会符合简单一致散列 也许h的这p个最低位相同的几率很大 那么冲突的几率就非常大了 优秀的散列函数应该需要考虑所有的位
因此为了防止这些 坏 的散列函数造成效率的降低 HashMap预先对hash值做了处理以考虑到所有的位 根据注释也可以知道 这个处理我看不懂 留待高人解释 也许来自于某本算法书也不一定
我们知道java util HashMap不是线程安全的 因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map 那么将抛出 这就是所谓fail fast策略（速错） 这一策略在源码中的实现是通过 modCount域 modCount顾名思义就是修改次数 对HashMap内容的修改都将增加这个值 那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount
HashIterator(){expectedModCount=modCount;if(size> ){//advancetofirstentryEntry[]t=table;while(index<t length&&(next=t[index++])==null);}}
在迭代过程中 判断modCount跟expectedModCount是否相等 如果不相等就表示已经有其他线程修改了map
注意到modCount声明为volatile 保证线程之间修改的可见性 lishixin/Article/program/Java/JSP/201311/19501
B. idea debug进入HashMap源码时传参不正确
我测试了下面的代码：
综上，jvm在启动的时候会在程序背后隐式地将一些配置啊什么的通过put方法放到某些地方，不用关心，你遇到的情况是正常的也是正确的
C. 面试长知识了！Java 关键字 transient 尽然还能这么用
在深入研究HashMap源码时，我发现链表table数组中的transient关键字具有意想不到的用法。transient关键字通常与序列化相关，当我们需要在网络上传输对象数据时，它能控制哪些字段不被序列化。
序列化和反序列化是Java对象处理的重要概念。序列化是将对象转化为字节序列，以便存储或网络传输，而反序列化则是将这些字节序列恢复为Java对象。在序列化过程中，有时我们希望某些敏感字段不被包含，这时transient关键字就派上用场了。
transient关键字用于标记那些在序列化时不包含的成员变量。它仅适用于变量，不能修饰方法或类。举个例子，如果产品对象Proct有价格、数量和总价，总价通常是通过其他两个字段计算得出，这时我们可以使用transient关键字阻止总价字段被序列化。
然而，值得注意的是，transient修饰的字段在实现Serializable接口的序列化中默认不会被包含。但通过实现Externalizable接口，我们可以手动指定哪些字段，包括transient修饰的，需要进行序列化。这验证了transient关键字对于序列化的控制并非绝对，取决于我们如何选择序列化方式。
总之，transient关键字是Java中控制序列化细节的重要工具，理解它的使用场景和特性能帮助我们在实际编程中更好地处理数据传输问题。希望这些信息对你的编程之路有所助益，记得关注我的公众号“猿芯”，获取更多编程知识。
D. 求java里面的Hash<Map>的用法和基本解释，谢谢
HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类，HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但它们底层的 Hash 存储机制完全一样，甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。
通过 HashMap、HashSet 的源代码分析其 Hash 存储机制
实际上，HashSet 和 HashMap 之间有很多相似之处，对于 HashSet 而言，系统采用 Hash 算法决定集合元素的存储位置，这样可以保证能快速存、取集合元素；对于 HashMap 而言，系统 key-value 当成一个整体进行处理，系统总是根据 Hash 算法来计算 key-value 的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map 的 key-value 对。
在介绍集合存储之前需要指出一点：虽然集合号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合中，只是在 Set 集合中保留这些对象的引用而言。也就是说：Java 集合实际上是多个引用变量所组成的集合，这些引用变量指向实际的 Java 对象。
集合和引用
就像引用类型的数组一样，当我们把 Java 对象放入数组之时，并不是真正的把 Java 对象放入数组中，只是把对象的引用放入数组中，每个数组元素都是一个引用变量。
HashMap 的存储实现
当程序试图将多个 key-value 放入 HashMap 中时，以如下代码片段为例：
Java代码
HashMap<String , Double> map = new HashMap<String , Double>();
map.put("语文" , 80.0);
map.put("数学" , 89.0);
map.put("英语" , 78.2);
HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。
当程序执行 map.put("语文" , 80.0); 时，系统将调用"语文"的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每个 Java 对象都有 hashCode() 方法，都可通过该方法获得它的 hashCode 值。得到这个对象的 hashCode 值之后，系统会根据该 hashCode 值来决定该元素的存储位置。
我们可以看 HashMap 类的 put(K key , V value) 方法的源代码：
Java代码
public V put(K key, V value)
{
// 如果 key 为 null，调用 putForNullKey 方法进行处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据 key 的 keyCode 计算 Hash 值
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定 hash 值在对应 table 中的索引
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)
{
Object k;
// 找到指定 key 与需要放入的 key 相等（hash 值相同
// 通过 equals 比较放回 true）
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
{
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果 i 索引处的 Entry 为 null，表明此处还没有 Entry
modCount++;
// 将 key、value 添加到 i 索引处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
上面程序中用到了一个重要的内部接口：Map.Entry，每个 Map.Entry 其实就是一个 key-value 对。从上面程序中可以看出：当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。这也说明了前面的结论：我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。
上面方法提供了一个根据 hashCode() 返回值来计算 Hash 码的方法：hash()，这个方法是一个纯粹的数学计算，其方法如下：
Java代码
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 Hash 码值总是相同的。接下来程序会调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：
Java代码
static int indexFor(int h, int length)
{
return h & (length-1);
}
这个方法非常巧妙，它总是通过 h &(table.length -1) 来得到该对象的保存位置——而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这一点可参看后面关于 HashMap 构造器的介绍。
当 length 总是 2 的倍数时，h & (length-1) 将是一个非常巧妙的设计：假设 h=5,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 5；如果 h=6,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 6 ……如果 h=15,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 15；但是当 h=16 时 , length=16 时，那么 h & length - 1 将得到 0 了；当 h=17 时 , length=16 时，那么 h & length - 1 将得到 1 了……这样保证计算得到的索引值总是位于 table 数组的索引之内。
根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个 key-value 对放入 HashMap 中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但 key 不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。
当向 HashMap 中添加 key-value 对，由其 key 的 hashCode() 返回值决定该 key-value 对（就是 Entry 对象）的存储位置。当两个 Entry 对象的 key 的 hashCode() 返回值相同时，将由 key 通过 eqauls() 比较值决定是采用覆盖行为（返回 true），还是产生 Entry 链（返回 false）。
上面程序中还调用了 addEntry(hash, key, value, i); 代码，其中 addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，该方法仅用于添加一个 key-value 对。下面是该方法的代码：
Java代码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
{
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // ①
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到 2 倍。
resize(2 * table.length); // ②
}
上面方法的代码很简单，但其中包含了一个非常优雅的设计：系统总是将新添加的 Entry 对象放入 table 数组的 bucketIndex 索引处——如果 bucketIndex 索引处已经有了一个 Entry 对象，那新添加的 Entry 对象指向原有的 Entry 对象（产生一个 Entry 链），如果 bucketIndex 索引处没有 Entry 对象，也就是上面程序①号代码的 e 变量是 null，也就是新放入的 Entry 对象指向 null，也就是没有产生 Entry 链。
JDK 源码
在 JDK 安装目录下可以找到一个 src.zip 压缩文件，该文件里包含了 Java 基础类库的所有源文件。只要读者有学习兴趣，随时可以打开这份压缩文件来阅读 Java 类库的源代码，这对提高读者的编程能力是非常有帮助的。需要指出的是：src.zip 中包含的源代码并没有包含像上文中的中文注释，这些注释是笔者自己添加进去的。
Hash 算法的性能选项
根据上面代码可以看出，在同一个 bucket 存储 Entry 链的情况下，新放入的 Entry 总是位于 bucket 中，而最早放入该 bucket 中的 Entry 则位于这个 Entry 链的最末端。
上面程序中还有这样两个变量：
* size：该变量保存了该 HashMap 中所包含的 key-value 对的数量。
* threshold：该变量包含了 HashMap 能容纳的 key-value 对的极限，它的值等于 HashMap 的容量乘以负载因子（load factor）。
从上面程序中②号代码可以看出，当 size++ >= threshold 时，HashMap 会自动调用 resize 方法扩充 HashMap 的容量。每扩充一次，HashMap 的容量就增大一倍。
上面程序中使用的 table 其实就是一个普通数组，每个数组都有一个固定的长度，这个数组的长度就是 HashMap 的容量。HashMap 包含如下几个构造器：
* HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
* HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
* HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
当创建一个 HashMap 时，系统会自动创建一个 table 数组来保存 HashMap 中的 Entry，下面是 HashMap 中一个构造器的代码：
Java代码
// 以指定初始化容量、负载因子创建 HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
{
// 初始容量不能为负数
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException(
"Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 如果初始容量大于最大容量，让出示容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 负载因子必须大于 0 的数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(
loadFactor);
// 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置容量极限等于容量 * 负载因子
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 初始化 table 数组
table = new Entry[capacity]; // ①
init();
}
上面代码中粗体字代码包含了一个简洁的代码实现：找出大于 initialCapacity 的、最小的 2 的 n 次方值，并将其作为 HashMap 的实际容量（由 capacity 变量保存）。例如给定 initialCapacity 为 10，那么该 HashMap 的实际容量就是 16。
程序①号代码处可以看到：table 的实质就是一个数组，一个长度为 capacity 的数组。
对于 HashMap 及其子类而言，它们采用 Hash 算法来决定集合中元素的存储位置。当系统开始初始化 HashMap 时，系统会创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组，这个数组里可以存储元素的位置被称为“桶（bucket）”，每个 bucket 都有其指定索引，系统可以根据其索引快速访问该 bucket 里存储的元素。
无论何时，HashMap 的每个“桶”只存储一个元素（也就是一个 Entry），由于 Entry 对象可以包含一个引用变量（就是 Entry 构造器的的最后一个参数）用于指向下一个 Entry，因此可能出现的情况是：HashMap 的 bucket 中只有一个 Entry，但这个 Entry 指向另一个 Entry ——这就形成了一个 Entry 链。如图 1 所示：
图 1. HashMap 的存储示意
HashMap 的读取实现
当 HashMap 的每个 bucket 里存储的 Entry 只是单个 Entry ——也就是没有通过指针产生 Entry 链时，此时的 HashMap 具有最好的性能：当程序通过 key 取出对应 value 时，系统只要先计算出该 key 的 hashCode() 返回值，在根据该 hashCode 返回值找出该 key 在 table 数组中的索引，然后取出该索引处的 Entry，最后返回该 key 对应的 value 即可。看 HashMap 类的 get(K key) 方法代码：
Java代码
public V get(Object key)
{
// 如果 key 是 null，调用 getForNullKey 取出对应的 value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 直接取出 table 数组中指定索引处的值，
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
// 搜索该 Entry 链的下一个 Entr
e = e.next) // ①
{
Object k;
// 如果该 Entry 的 key 与被搜索 key 相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
从上面代码中可以看出，如果 HashMap 的每个 bucket 里只有一个 Entry 时，HashMap 可以根据索引、快速地取出该 bucket 里的 Entry；在发生“Hash 冲突”的情况下，单个 bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那系统必须循环到最后才能找到该元素。
归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 Hash 算法来决定其存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 Hash 算法找到其存储位置，直接取出该 Entry。由此可见：HashMap 之所以能快速存、取它所包含的 Entry，完全类似于现实生活中母亲从小教我们的：不同的东西要放在不同的位置，需要时才能快速找到它。
当创建 HashMap 时，有一个默认的负载因子（load factor），其默认值为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷：增大负载因子可以减少 Hash 表（就是那个 Entry 数组）所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的的操作（HashMap 的 get() 与 put() 方法都要用到查询）；减小负载因子会提高数据查询的性能，但会增加 Hash 表所占用的内存空间。
掌握了上面知识之后，我们可以在创建 HashMap 时根据实际需要适当地调整 load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子。通常情况下，程序员无需改变负载因子的值。
如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对，可以在创建时就使用较大的初始化容量，如果 HashMap 中 Entry 的数量一直不会超过极限容量（capacity * load factor），HashMap 就无需调用 resize() 方法重新分配 table 数组，从而保证较好的性能。当然，开始就将初始容量设置太高可能会浪费空间（系统需要创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组），因此创建 HashMap 时初始化容量设置也需要小心对待。
E. 深入理解 HashSet 及底层源码分析
HashSet，作为Java.util包中的核心类，其本质是基于HashMap的实现，主要特性是存储不重复的对象。通过理解HashMap，学习HashSet相对简单。本文将对HashSet的底层结构和重要方法进行剖析。
1. HashSet简介
HashSet是Set接口的一个实现，经常出现在面试中。它的核心是HashMap，通过构造函数可以观察到这一关系。Set接口还有另一个实现——TreeSet，但HashSet更常用。
2. 底层结构与特性
HashSet的特性主要体现在其不允许重复元素和无序性上。由于HashMap的key不可重复，所以HashSet的元素也是独一无二的。同时，由于HashMap的key存储方式，HashSet内部的数据没有特定的顺序。
3. 重要方法分析
- 构造方法: HashSet利用HashMap的构造，确保元素的唯一性。
- 添加方法: 添加元素时，实际上是将元素作为HashMap的key，删除时若返回true，则表示之前存在该元素。
- 删除方法: 删除操作在HashMap中完成，返回值表示元素是否存在。
- iterator()方法: 通过获取Map的keySet来实现迭代。
- size()方法: 直接调用HashMap的size方法获取元素数量。
总结
HashSet的底层源码精简，主要依赖HashMap。它通过HashMap的特性确保元素的唯一性和无序性。了解了这些，对于使用和理解HashSet将大有裨益。如有疑问，欢迎留言交流。